被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
Summary
一项 …
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被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
一项 …
在人工智能中，当模型学习并放大训练数据中存在的社会偏见时，就会产生刻板印象。这可能导致歧视性结果，例如将某些职业与特定性别联系起来。
一种概括性的、往往过于简化的 …
课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。
一种训练策略，模型先 …
模型提取涉及查询目标机器学习模型的 API，以推断其内部结构、权重或决策边界。攻击者利用这些查询构建一个代理模型，从而窃取知识产权或绕过安全限制。
一种攻击方式， …
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
仅收集和处理特定目的 …
Wumpus World 是 Russell 和 Norvig 的 AI 教科书中引入的一个基于网格的环境。智能体必须在网格中导航以寻找金子，同时避开陷阱和一个名为 Wumpus …
XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练， …
后门攻击涉及使用特定的模式（称为触发器）对机器学习模型的训练数据进行投毒。虽然模型在干净数据上表现正常，但在检测到触发器时会激活错误的行为，例如将特定图像错误分类为指定标签， …
零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …
泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比， …
对象是计算机科学中的一个基本概念，特别是在面向对象编程（OOP）中。它代表类的一个实例，封装了状态（属性或数据）和行为
程序中的一个独立实体，包含数据和操作该数据 …
神经网络是一系列算法，通过模拟人类大脑运作的方式，试图识别一组数据中的潜在关系。它由层组成
一种受生物大脑启发的计算系统，由组织成层的互连节点或神经元组成。 …
在人工智能和数据科学的背景下，数值型指涉及定量值的数据类型或方法，例如整数、浮点数和小数。与分类数据或文本数据不同，数值型
涉及或使用数字或数学计算，而非符号逻辑 …
在线学习是一种机器学习范式，模型随着新数据点的到达而增量更新，而不是一次性在静态批量数据上进行训练。这种方法至关重要
指机器学习模型能够从新数据流中实时持续学习， …
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，它将计算语言学与统计、机器学习和深度学习模型相结合。它使机器能够
人工智能的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和 …
在AI文档和技术写作中，“此外”作为一种话语标记，表示补充支持性证据或提出进一步的观点，从而强化当前的论述。
用于引入额外信息或加强先前论点的过渡性副词。
前缀“multi-”在AI中常用于指代涉及多个并行组件的架构或过程。例如多头注意力机制，允许模型关注不同的表示子空间。
一个前缀，表示系统或模型中存在多个实例、头 …
多头注意力通过并行运行多次标准注意力机制（使用不同的学习到的线性投影）来扩展标准注意力机制。这使得模型能够联合关注来自不同位置的不同表示子空间的信息。
在AI中，特别是在多智能体系统和强化学习中，纳什均衡描述了一种稳定状态：给定其他所有智能体的策略，每个智能体的策略都是最优的。没有单个智能体能通过单方面改变策略而获益。 …
在计算机视觉和机器人领域，运动指的是对视觉数据或物理系统中移动的检测与分析。光流等算法用于估计视在运动的模式。
物体相对于时间和参考系的位置随时间的连续变化。 …